2019年10月20日

未来的学习方式

摘要: 基于广度优先和深度优先相结合的探索式学习方法。 阅读全文

posted @ 2019-10-20 21:13 耀扬 阅读(594) 评论(0) 推荐(0)

一句话理解nlp

摘要: 词向量? 词向量指的是一组用来表示单词的低纬稠密向量,这里的低纬稠密是和onehot的高维稀疏对应的。 词向量是指用一组数值来表示一个汉字或者词语,这也是因为计算机只能进行数值计算。最简单的方法是one-hot,假如总的有一万个词,那词向量就一万维,词对应的那维为1,其他为0,但这样的表示维度太高也 阅读全文

posted @ 2019-10-20 18:24 耀扬 阅读(795) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月13日

安装fastnlp

摘要: 直接 pip install fastnlp 如果出现 torch的安装报错,可能与操作系统及 CUDA 的版本相关。直接上pytorch 的官网 https://pytorch.org/get-started/locally/ 用下面的那段文字,pip 或 pip3 最后再粗暴的直接 pip in 阅读全文

posted @ 2019-10-13 18:10 耀扬 阅读(1378) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月9日

chrome截屏的方法

摘要: 原文本文链接:https://blog.csdn.net/xiaofengzhiyu/article/details/94652057 Chrome保存整个网页为图片保存为图片右键检查快捷键Ctrl+Shift+P输入full选择Capture full size screenshot即可自动保存整 阅读全文

posted @ 2019-10-09 16:41 耀扬 阅读(178) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月4日

布隆过滤器理解

摘要: https://learnblockchain.cn/2019/04/30/bloom_filter/ 可以理解为 对内容做多次摘要,把内容换成更小体积的标识位来存放。 要判断一个元素是不是在一个集合里,比较容易想到的方法是用数组,链表这样的数据结构把元素保存起来,然后依次比较来确定。 但是随着集合 阅读全文

posted @ 2019-10-04 22:42 耀扬 阅读(299) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月1日

N-gram理解

摘要: 如何来理解这个概率呢? p( i love you) 如果是 =p(i)p(love)p(you) 就是只考虑单词出现的概率本身。 如果是 =p(i)p(love|i)p(you|love) 就是 1-gram,就是参考前一个词出现的概率 如果是 =p(i)p(love|i)p(you|i love 阅读全文

posted @ 2019-10-01 22:58 耀扬 阅读(469) 评论(0) 推荐(0)

2019年9月15日

python抓取贝壳房源信息

摘要: 分析了贝壳的房源信息数据,发现地址链接的参数传递是有规律的 https://tj.ke.com/chengjiao/a3l4/ a3 实际表示的 l4 表示的是 然后 将复合条件拼成一个字符串,带过去。看着真的很像加密过的。赞 import os, re import requests import 阅读全文

posted @ 2019-09-15 16:03 耀扬 阅读(2646) 评论(0) 推荐(0)

Excel表格快速将公式运用到一整列

摘要: 假设你的公式在B2单元格,需要复制公式到B3:B999,那么你先选择包含公式单元格的所有需要复制公式的单元格(B2:B999),然后按Ctrl+D即可全部填充。 阅读全文

posted @ 2019-09-15 14:56 耀扬 阅读(9214) 评论(0) 推荐(0)

2019年8月25日

LRU(Least Recently Used)算法的理解

摘要: https://blog.csdn.net/wydyd110/article/details/84023688 感谢 ,自己学习记笔记 内存里建立一个哈希表,后来数据多了,爆了。咋整呢? 一个算法,就是LRU,就是用最新的数据,不常用的数据就删掉(如果用的时候,再从数据库取。) 如果内存快爆了,就把 阅读全文

posted @ 2019-08-25 23:18 耀扬 阅读(665) 评论(0) 推荐(0)

红黑树二叉查找树二叉排序树的理解

摘要: https://blog.csdn.net/chudelong1/article/details/82698010 感谢,自己记个笔记 二叉查找树(BST)具备什么特性呢? 1.左结点小于或等于根结点的值。 2.右结点大于或等于根结点的值。 3.左、右子树也分别为二叉排序树。 查找 10 很方便查找 阅读全文

posted @ 2019-08-25 22:48 耀扬 阅读(743) 评论(0) 推荐(0)

elasticsearch原理学习笔记

摘要: https://mp.weixin.qq.com/s/dn1n2FGwG9BNQuJUMVmo7w 感谢,透彻的讲解 整理笔记 请说出 唐诗中 包含 前 的诗句 ...... 其实你都会,只是想不起来, “窗前明月光” 因为在你大脑中的 索引方式是 静夜思 床前明月光,疑是地上霜,举头望明月,低头思 阅读全文

posted @ 2019-08-25 14:24 耀扬 阅读(327) 评论(0) 推荐(0)

2019年8月22日

负样本的理解

摘要: https://www.cnblogs.com/rainsoul/p/7890641.html 总结一下学习笔记 如,做一个汽车的照片分类,正样本 就是 正确的 汽车的图片,负样本就是 不是 汽车的图片。 通过模型训练,可以告诉机器,那些是对的,哪些是错误的。错误的就是负样本。 针对与分类问题,正样 阅读全文

posted @ 2019-08-22 17:10 耀扬 阅读(2578) 评论(5) 推荐(1)

2019年8月21日

Softmax学习笔记

摘要: softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 他把一些输入映射为0-1之间的实数,并且归一化保证和为1,因此多分类的概率之和也刚好为1。 实际应用中,使用 Softmax 需要注意数值溢出的问题。因为有指数运算,如果 V 数值很 阅读全文

posted @ 2019-08-21 14:25 耀扬 阅读(235) 评论(0) 推荐(0)

2019年8月20日

学习贝叶斯定理

摘要: 感谢 https://mp.weixin.qq.com/s/YPUHWBPwRiH0N0AFNnIrmw 整理一下,学习笔记 贝叶斯定理是一种在已知其他概率的情况下求概率的方法: P(A|B) 是在 B 发生的情况下 A 发生的概率; P(A) 是 A 发生的概率; P(B|A) 是在 A 发生的情 阅读全文

posted @ 2019-08-20 23:59 耀扬 阅读(303) 评论(0) 推荐(0)

2019年8月15日

独热编码(One-Hot)的理解

摘要: https://www.imooc.com/article/35900 参考上面大神的原文,说的非常透彻。非常便于理解。感谢 感谢 自己做个小笔记,便于自己学习 特征值是离散的,无序的。 如: 性别特征:["男","女"] 祖国特征:["中国","美国,"法国"] 运动特征:["足球","篮球"," 阅读全文

posted @ 2019-08-15 18:11 耀扬 阅读(2882) 评论(0) 推荐(0)

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